2026年1月9日上午，中南财经政法大学知识产权学院、知识产权研究中心在文泓楼一楼报告厅成功举办“人工智能生成内容的著作权保护”学术沙龙，聚焦人工智能技术发展背景下著作权保护的前沿争议与实践难题，吸引了校内外学者、司法实务界人士及师生代表参与，现场交流氛围热烈。本次沙龙由中南财经政法大学知识产权学院副院长徐小奔教授担任主持，英国牛津大学知识产权研究中心主任德夫•甘吉教授、中南财经政法大学知识产权学院院长黄玉烨教授、刘云开副教授、李安老师、杨依楠老师，湖北省武汉市东湖新技术开发区人民法院审判员许冬冬担任与谈嘉宾。
德夫·甘吉教授以“Training AI Models: Copyright Implications”为题发表主旨演讲。他围绕英国最新判例“Getty Images诉Stability AI案”展开深度解析，详细梳理了案件核心争议，指出案件的关键分歧集中在“模型是否构成侵权复制品”“训练行为的管辖权认定”“输出内容与原始作品的相似性判断”三大问题。他介绍，英国法院最终采纳了被告方观点，认定AI模型仅存储统计关系，未再现原始作品的核心特征，不构成侵权复制品；而训练行为因发生在英国境外，规避了管辖权约束。此外，他还对比了德国“GEMA诉Chat GPT案”的相反判决，德国法院认为模型可通过提示词还原完整歌词，构成记忆性复制，应认定侵权。通过两大判例的对比，甘吉教授揭示了全球范围内AI版权保护的司法分歧，引发了现场对技术特性与法律适用关系的深入思考。
与谈环节中，黄玉烨教授指出AI技术对版权制度是“挑战而非颠覆”，著作权法的基本理念与原则仍需坚持，但需针对技术特性进行制度调试。她以中国“奥特曼图形”相关案例为例，介绍了司法实践的探索：广州互联网法院认定AI平台专门输出侵权图形构成侵权；杭州互联网法院则认为用户上传图片用于模型训练不构成侵权，但商业性输出需承担责任，两个案例均体现了利益平衡的核心思想。她强调AI版权保护需加强理论与实践对话，学者应关注司法实务中的成本困境与裁判逻辑，司法者也需吸收学术研究的技术洞察，共同构建适配中国产业发展的制度框架。
徐小奔副教授系统梳理了AI生成内容著作权保护的两大核心争议：一是训练阶段，作品用于数据训练是否构成复制权侵害；二是输出阶段，生成内容是否构成著作权法意义上的作品，以及与在先作品相似时的侵权认定标准。结合甘吉教授介绍的英美判例，他强调法律应正视AI作为辅助创作工具的普及事实，既要避免过度限制技术应用，也要防止漠视在先权利人合法权益，需在权利人与开发者、使用者之间重塑共赢的利益关系。
李安老师将目光投向技术迭代与侵权争议的关联，提出当前AI输出内容的实质性相似争议，本质是技术不成熟阶段的“记忆复制”现象。随着技术发展，模型的内容转化能力将持续提升，记忆复制问题会逐渐弱化，因内容高度相似引发的侵权争议也将逐步解决。李安老师强调，AI版权保护需预留制度弹性，模型从“笨拙”到“智能”的进化依赖多元数据供给，法律规制不应因过度限制训练数据使用而阻碍技术进步，应聚焦长期平衡而非短期争议。
刘云开副教授从AIGC输出端切入，聚焦版权定性与侵权责任分配问题，认为AIGC应采用版权保护模式，反对将其纳入公有领域或采取分类审核模式，认为这两种模式要么违背市场交易逻辑、降低用户创作积极性，要么执行成本高昂、缺乏实践可行性；他提出人工智能时代可适度突破著作权法人格理论，秉持实用主义哲学观，只要有人类参与且AIGC与现有表达存在差异即可给予版权保护，而在侵权责任方面，因AIGC生成逻辑与传统规则适配性不足，无过错责任仍有适用空间，搭配停止侵害请求权限制与防御机制可实现著作权主体与AI产业主体的利益平衡。
杨依楠老师提出“著作权法是技术之法” 的核心主张，认为人工智能技术已从底层逻辑颠覆传统著作权制度的适用前提，机器阅读替代人类阅读、海量作品的微量价值贡献替代单件作品的深度利用、概率映射关系替代直接复制关系，传统侵权认定路径已难以适配。他强调，AI 时代需探索新的作品交易模式与许可机制，在保障作者权益的同时，降低模型训练的合法许可成本；著作权法功能应向职业创作场景聚焦，正视作者劳动力转移现象，通过制度创新实现技术发展与权利保护的动态平衡。
许冬冬法官结合司法实务分享观点。他以2023年武汉首例AI文生图案为切入点，指出当前AI图片类纠纷呈现“数量多、标的小、裁判少”的特点——多数纠纷通过商业和解、撤诉解决，真正进入司法裁判视野的案件有限。许冬冬法官表示，AI生成内容的著作权保护仍处于立法与裁判规则未明确的探索阶段，核心争议集中在“思想与表达的分界”：人类提供素材、AI加工润色的创作形式是否应受保护，不同法院存在观点分歧。他提到，韩国已明确“有人工因素介入且人类提供主要素材”的AI作品受版权保护，而中国司法实践中，市场逻辑在消化部分纠纷，暂时未出现大规模诉讼潮，未来需平衡司法成本与权利保护的关系。
互动环节中，现场听众就“AI生成内容语境下如何定义‘创作’”及“AI记忆（memorization）是技术缺陷还是功能特征，如何明确司法认定标准”进行提问，德夫·甘吉教授进行了细致的解答，引导大家进一步深入思考。